La Bibliothèque nationale de France fait face à une hausse du trafic liée à l'IA, perturbant l'accès à ses archives numériques.
La Bibliothèque fait face à des problèmes techniques liés à l’IA
La Bibliothèque nationale de France (BnF) rencontre des problèmes techniques avec sa bibliothèque numérique Gallica, une plateforme gratuite et en libre accès qui propose une vaste collection de livres, de manuscrits et d’autres documents. Ces difficultés sont principalement attribuées à une hausse de l’activité de robots dotés d’intelligence artificielle (IA) qui extraient automatiquement des contenus du site.Des robots d’IA surchargent les serveurs de la bibliothèque
Selon la BnF, des robots d’IA aspirent le contenu de Gallica à un rythme soutenu, ce qui entraîne une saturation des serveurs. Cette surutilisation ralentit le chargement des pages et provoque de fréquents messages d’erreur, tels que « trop de requêtes », ce qui rend l’accès aux ressources de la bibliothèque difficile pour les utilisateurs.La BnF informe les usagers des efforts en cours
Le 28 octobre, la BnF a annoncé, par l’intermédiaire des réseaux sociaux X et Bluesky, qu’elle travaille à des mesures correctives pour résoudre le problème. La bibliothèque n’a pas encore donné de détails précis sur les solutions mises en œuvre, mais elle a assuré aux usagers qu’elle s’efforce activement de régler la difficulté.Des usagers constatent un problème ancien qui s’aggrave
Certains usagers ont indiqué que le problème existe depuis des années, mais qu’il s’est récemment aggravé. Si la situation est préoccupante, un utilisateur a fait remarquer que d’autres bibliothèques confrontées à des difficultés similaires restent accessibles au public, ce qui laisse penser que le problème de la BnF n’est pas unique.Des conséquences plus larges pour les contenus en ligne
Cette situation met en lumière un enjeu plus vaste : la majorité du trafic sur Internet est générée par des systèmes automatisés, y compris des robots d’IA. Des entreprises comme Google sont connues pour extraire des contenus de sites web afin d’entraîner leurs modèles d’intelligence artificielle, ce qui peut potentiellement fragiliser les sources d’origine en détournant vers elles le trafic et les ressources.